自然语言处理第2天：自然语言处理词语编码

本文主要是介绍自然语言处理第2天：自然语言处理词语编码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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🔥专栏《自然语言处理》

📑君子坐而论道，少年起而行之

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文章目录

一、自然语言处理介绍
二、常见的词编码方式
- 1.one-hot
- - 介绍
  - 缺点
- 2.词嵌入
- - 介绍
  - 说明
三、代码演示
四、结语

一、自然语言处理介绍

自然语言处理（Natural LanguageProcessing）简称NLP，与一般的机器学习任务都不相同，自然语言处理研究我们的语言任务，因为文本是一个复杂的东西，我们如何让计算机去理解我们的自然语言是一个很有挑战的事情，一个普遍的思想就是将我们的语言进行编码

二、常见的词编码方式

1.one-hot

介绍

one-hot是一种简单的词编码方式，它包含每个词在句子中的位置信息，看下面的简单示例

假设有这样一句话: I like the
stars，那么四个单词对应的one-hot向量分别如图中所示，one-hot向量的长度即为句子长度

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缺点

仅能表示单词位置信息，无法表示更复杂的，如上下文，单词类型等信息
无法处理词库外的词，即无法处理没有在数据集中的词汇

2.词嵌入

介绍

词嵌入是一种更加有效的表达单词的处理方法，看下面的简单示例

同样的一句话，词嵌入的表示方法如下图所示，每个词的词嵌入向量的长度由我们根据任务来设置，每个值包含了某种信息，上下文，词义等等

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说明

词嵌入矩阵通常经过训练得到，训练后我们将获得一个包含所需数据的词嵌入矩阵，方便我们进行后续任务，情感分析，文本生成等

三、代码演示

这一部分展现了Bert预处理模型获取示例文本的词向量矩阵的代码，打印了词嵌入矩阵的维度和第一个词的词嵌入矩阵，仅作拓展，读者可以试着运行来得到一个直观感受（打印出来的维度是（12，768），可我们看到句子只有6个词，这是因为模型的分词方法导致的，它将句子分成10个词，多出来的两个是句首和句尾标识）

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch# 使用BERT的tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 输入文本
text = "Example sentence to get BERT embeddings."# 使用tokenizer编码文本
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
print(input_ids)# 获取BERT模型的输出
with torch.no_grad():outputs = model(input_ids)# 获取最后一层的输出（CLS token对应的向量）
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state# 打印CLS token的词嵌入向量
print(f"Embedding for 'CLS' token: {last_hidden_states[0].numpy().shape}")
print(last_hidden_states[0][0].numpy())